Разработка модуля автоматического визуального обнаружения легковых транспортных средств на границе зоны охраняемого объекта
Аннотация
Пояснительная записка содержит 50 страниц, 18 рисунков, 4 таблицы, 21 источник, 4 приложения.
ОБРАБОТКА ДАННЫХ, ОХРАНЯЕМЫЙ ОБЪЕКТ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, ВИДЕОПОТОК, ИЗОБРАЖЕНИЕ, СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, MATLAB
Настоящая выпускная квалификационная работа посвящена задаче автоматического визуального обнаружения целей, решаемой в рамках реализации охранных мероприятий для защиты стационарных объектов. Целью работы является реализация модуля обработки данных, который в режиме реального времени позволяет обнаруживать легковые транспортные средства, въезжающие в зону охраняемого объекта.
Для определения характеристик входного сигнала разрабатываемого модуля проведен расчет параметров видеооборудования (угла обзора, фокусного расстояния, размеров и разрешения матрицы), необходимых для контроля заданного участка; выбрана соответствующая им серийно выпускаемая модель камеры видеонаблюдения.
В рамках выполнения работы предложена реализация модуля автоматического визуального обнаружения в виде предобученной искусственной нейронной сети сверточного типа. Ее архитектура проектируется в пакете прикладных программ MATLAB-Simulink с использованием метода обратного распространения ошибки.
Проведенные полунатурные эксперименты подтверждают соответствие параметров работы спроектированного модуля предъявляемым исходными данными требованиям.
ОБРАБОТКА ДАННЫХ, ОХРАНЯЕМЫЙ ОБЪЕКТ, ОБНАРУЖЕНИЕ ОБЪЕКТОВ, ВИДЕОПОТОК, ИЗОБРАЖЕНИЕ, СВЕРТОЧНАЯ НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, MATLAB
Настоящая выпускная квалификационная работа посвящена задаче автоматического визуального обнаружения целей, решаемой в рамках реализации охранных мероприятий для защиты стационарных объектов. Целью работы является реализация модуля обработки данных, который в режиме реального времени позволяет обнаруживать легковые транспортные средства, въезжающие в зону охраняемого объекта.
Для определения характеристик входного сигнала разрабатываемого модуля проведен расчет параметров видеооборудования (угла обзора, фокусного расстояния, размеров и разрешения матрицы), необходимых для контроля заданного участка; выбрана соответствующая им серийно выпускаемая модель камеры видеонаблюдения.
В рамках выполнения работы предложена реализация модуля автоматического визуального обнаружения в виде предобученной искусственной нейронной сети сверточного типа. Ее архитектура проектируется в пакете прикладных программ MATLAB-Simulink с использованием метода обратного распространения ошибки.
Проведенные полунатурные эксперименты подтверждают соответствие параметров работы спроектированного модуля предъявляемым исходными данными требованиям.